Logo Zephyrnet

AI có thể là Warren Buffett tiếp theo nhưng vẫn còn những thách thức ở phía trước

Ngày:

Từ một kẻ phá đám trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta, trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ xác định thời đại của chúng ta, một công nghệ đang thay đổi nhanh chóng cách chúng ta làm việc, tiêu dùng và đầu tư.

Khả năng tìm kiếm, phân tích và diễn giải lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả và nhanh chóng đã giúp nó được triển khai để giao dịch và lấy ý tưởng đầu tư. Ở hầu hết các thị trường tiên tiến, giao dịch bằng AI đang có chỗ đứng và được sử dụng để phát triển các chiến lược giao dịch.

“Trên toàn cầu, quản lý tài sản ngày càng được xác định bằng trí tuệ nhân tạo và máy học (ML). Các quỹ do máy tính điều hành chiếm hơn 60% hoạt động giao dịch của Hoa Kỳ, ”Kanika Agarrwal, CIO, Upside AI, chuyên đầu tư dựa trên máy học, cho biết.

AI không thiên vị, không theo chủ nghĩa và không có phong cách đầu tư cụ thể. Một thuật toán tốt là động và có thể kiểm tra và tinh chỉnh các chiến lược giao dịch theo xu hướng thị trường. Nó có thể làm những gì các nhà phân tích làm — thu thập thông tin, dữ liệu và đánh giá chúng để đưa ra các đề xuất.

Agarrwal cho biết: “Nó có thể liên tục tìm thấy alpha, điều này rất khó đối với những nhà quản lý con người phát triển mạnh trong một số chu kỳ thị trường nhưng không phải ở những chu kỳ khác,” Agarrwal nói.

“Hoạt động giao dịch trên toàn cầu (ngắn hạn, tần suất cao, kỹ thuật, v.v.) hiện nay phần lớn được điều hành bởi công nghệ. Ngay cả các ETF thụ động cũng đã vượt qua các nhà quản lý tích cực trong AUM ở Mỹ, ”Agarrwal nói.

Cô ấy quan điểm rằng bước tiếp theo cho AI sẽ là đầu tư cơ bản.

“Chúng tôi tin rằng những nhà đầu tư vĩ đại tiếp theo như Warren Buffett và Charlie Munger sẽ trở thành AI. Benjamin Graham và Warren Buffett là những người tin tưởng lớn vào việc đầu tư bằng cách sử dụng các quy tắc đã được hệ thống hóa và tránh xa cảm xúc. Cách tốt nhất để tuân theo các quy tắc một cách không tùy ý là sử dụng AI và công nghệ, ”Agarrwal nói.

Trong khi các thị trường phát triển dường như đang nhanh chóng thích nghi với cuộc cách mạng công nghệ này, các thị trường mới nổi như Ấn Độ sẽ mất một thời gian để chứng kiến ​​sự thống trị của nó trong đầu tư.

“Ở Ấn Độ, trong khi đầu tư chủ yếu dựa vào con người, tôi tin rằng chúng ta sẽ chứng kiến ​​sự thay đổi cơ cấu trong thập kỷ tới khi thị trường của chúng ta trưởng thành và việc tìm kiếm alpha trở nên khó khăn hơn. Chúng tôi sẽ ngày càng thấy nhiều sản phẩm giống như của chúng tôi đang cố gắng tìm ra các cách tiếp cận khác nhau để đầu tư vào việc sử dụng AI, ”Agarrwal nói.

Điểm mạnh lớn nhất của AI là sự phụ thuộc tuyệt đối vào dữ liệu và sử dụng các thuật toán để hiểu thị trường và chu kỳ của nó. Đây là lý do AI đang được sử dụng trong ngành đầu tư và quản lý tài sản trên toàn cầu.

Mihir K Malani, Người sáng lập công ty khởi nghiệp FinTech, Nerve Solutions đã chỉ ra rằng trong khi mục tiêu cuối cùng luôn là cải thiện lợi nhuận, thì quá trình này thường bao gồm nhiều bước như chọn đúng cổ phiếu dựa trên xu hướng lịch sử, quyết định quy mô đầu tư, xác định và dự đoán xu hướng, vân vân.

“Một cách tiếp cận thường được áp dụng là sử dụng các mô hình ML để phân loại khách hàng dựa trên hồ sơ, sở thích đầu tư và khẩu vị rủi ro của họ và để mô hình đưa ra các chiến lược đầu tư phù hợp nhất cho họ,” Malani nói.

Ông nói, một trong những lợi thế lớn nhất của một mô hình AI được phát triển tốt để đầu tư là khả năng tránh được cạm bẫy và dự đoán thành công các khoản thua lỗ.

“Ngoài ra, một cách tốt để đo lường hiệu quả của một mô hình là thông qua số lần dương tính giả do nó tạo ra. Con số này càng thấp, người mẫu càng tốt và đáng tin cậy hơn, ”Malani nói thêm.

Những thách thức

Mặc dù AI dường như là một động lực không thể tránh khỏi trong đầu tư, nhưng vẫn có những thách thức ở phía trước.

Mặc dù có thể dễ dàng truy cập bộ dữ liệu tài chính có cấu trúc lớn để xây dựng mô hình học máy, nhưng có một số thách thức liên quan đến việc phát triển một mô hình hoạt động.

Agarrwal của Upside AI tin rằng những thách thức của AI là đúng trong các ngành, bao gồm đầu tư - chất lượng dữ liệu, chất lượng của mô hình được xây dựng, việc thiếu nhân tài ở Ấn Độ để chế tạo những cỗ máy này, giải quyết các vấn đề đầu tư định tính như quản trị doanh nghiệp và chấp nhận rộng rãi hơn Công nghệ.

Việc phân biệt các mô hình chính hãng và sự trùng hợp là một trong những rào cản lớn nhất mà người ta có thể gặp phải khi áp dụng AI vào đầu tư.

“Đôi khi, những sự trùng hợp đơn thuần tạo ra ảo giác về sự tương quan. Không có khả năng xác định những điều này có thể dẫn đến các mô hình cực kỳ không chính xác, ”Malani nói.

Xác định các tính năng phù hợp và sau đó thiết kế mô hình là một thách thức.

“Đây là một thách thức chung thường gặp phải trong khi phát triển các mô hình AI cho các công cụ phái sinh. Với một số yếu tố liên quan đến việc định giá một hợp đồng phái sinh, việc bỏ lỡ các tính năng phù hợp có thể dẫn đến các mô hình có vẻ đúng nhưng sai lầm, ”Malani nói.

Bên cạnh đó, việc nhúng các yếu tố địa chính trị vào trong một mô hình cũng là một thách thức.

“Mặc dù việc kết hợp thông tin giá cả và khối lượng trong một mô hình AI là khá thủ tục, nhưng rất khó để tính đến các yếu tố nằm ngoài thị trường nhưng có tác động sâu sắc đến chuyển động của thị trường. Những yếu tố như vậy thường là lý do khiến các mô hình thất bại, ”Malani nói.

Bất chấp những thách thức này, AI là tương lai của đầu tư, một thứ mở ra rất nhiều khả năng cho các nhà đầu tư cũng như các nhà quản lý.

Nguồn: https://www.fintechnews.org/ai-may-be-the-next-warren-buffett-but-there-are-challenges-ahead/

tại chỗ_img

Tin tức mới nhất

tại chỗ_img